在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

首先介绍了氧气高炉的发展历程，早期的研究工作主要着眼于解决由于氧气代替空气鼓风而引起的“上冷下热”问题，并总结了各国研究者提出的氧气高炉流程及其主要特点。随后系统阐述了北京科技大学科研人员在氧气高炉工艺基础研究与工程技术开发方面所取得的主要进展。这些研究包括氧气高炉流程设计，含铁炉料还原与软熔，氧气鼓风及循环煤气喷吹条件下的煤粉燃烧，循环煤气加热过程中的物理化学变化等炉内反应与变化，以及在此基础上开展的回旋区及全炉数值模拟研究，为氧气高炉的工程化实施奠定理论基础。最后对氧气高炉的碳素流及节碳潜力进行了分析，并提出富氢碳氢循环氧气高炉将成为炼铁低碳化的重要发展方向

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

针对宁夏地区煤矿开采现状，归纳总结了宁夏煤矿开采亟待解决的技术问题，如基础理论与技术瓶颈亟待突破、绿色开发技术标准与规范不完善、绿色开发技术与装备保障不足以及缺乏示范引领与政策支持。从宁夏煤炭工业未来发展的现实需求出发，提出了宁夏煤矿绿色开发的战略思想、发展蓝图和战略目标，形成其总体战略布局。在此基础上，从多方面提出了宁夏煤矿未来绿色开发的技术路径，主要包括煤炭开采水资源保护技术、矿井水大规模低成本处理技术、矿区地表生态减损和修复技术、智能化绿色开采技术以及洁净煤技术。最后，提出了宁夏煤矿绿色发展的可行性建议。明确绿色发展理念与目标，积极实施绿色矿业，助力生态环境和生态文明建设迈上新的台阶，最终实现宁夏煤炭产业的高质量可持续发展

我国不锈钢工业近年来飞速发展，产生大量含铬固废。含Cr固废的综合利用工艺技术的开发，Cr元素的解毒/固化机理是需要考虑的关键问题。本文综述了前人在该领域的相关研究工作，包括国内外不锈钢工业固废的化学和物相组成、铬在不同含铬固废中的存在形式、铬在环境中的循环富集规律和毒性。探讨了含Cr矿相的演变规律、Cr在不同矿相中的固化机理。总结了目前利用不锈钢工业含铬固废制备水泥、微晶玻璃和烧结陶瓷等各类无机材料的研究进展。分析了目前利用不锈钢工业含铬固废制备各类无机材料过程中存在的瓶颈问题。以期为未来中国无害化、高值化、资源化处理不锈钢含铬固废并实现产业化应用提供基础借鉴

目前，熔盐电化学冶金普遍采用炭素阳极，阳极CO2产物是重要的碳排放源。若在高温熔盐体系中使用惰性析氧阳极，则可实现熔盐电解过程低碳排放。因此，开发适用于熔盐电解体系的惰性阳极至关重要，也是近年来国内外研究热点。本文首先综述了各种高温熔盐体系惰性阳极的研究进展，所涉及熔盐体系包括：铝电解氟化物盐、CaCl2熔盐、碳酸盐和熔融氧化物等。另外，近年来月球开发利用受到广泛关注，太阳能驱动的月壤原位熔盐电化学制氧，将是支撑人类未来月面生存氧气需求的重要方法之一，故惰性析氧阳极不可或缺。因此，本文也简要综述了基于惰性阳极的月壤电解制氧技术

利用硫酸渣脱硫制备高品质铁精矿具有良好的的工业利用价值，不仅可以解决烧渣的综合利用问题，而且可以解决其对环境影响的问题.本文系统介绍了硫酸渣脱硫制备高品质铁精矿的脱硫技术方法、工艺流程及最新研究进展.硫酸渣脱硫方法主要有化学法、联合法和生物法.化学法主要包括酸浸、碱浸，联合法可分为碱浸-酸浸、浮选-磁选、重选-浮选、磁化焙烧-磁选等联合工艺方法.比较了这些方法的工艺路线及存在的优缺点，提出了生物法具有良好的工业应用前景，展望了该方法未来的研究方向为：高效脱硫菌种的选育，生物脱硫液的循环使用，硫酸渣生物脱硫协同回收有价金属，生物脱硫过程基础理论及工程化技术研究等

近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛，研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路，从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中，研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑，采用预瞄控制使控制器提前响应，以及采用线性模型预测控制（LMPC）或非线性模型预测控制（NMPC）等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响，又无需人为设置预瞄距离，且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性，加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低，因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外，还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战，因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题，目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外，在高速路径跟踪控制中，地面附着系数等环境参数的影响也较大，因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向

针对煤与瓦斯突出预测准确率问题,在分析煤与瓦斯突出瓦斯地质因素的基础上,构建了包含瓦斯指标、煤体指标、地应力指标3个一级指标和瓦斯压力、构造煤厚度等12个二级指标的预测指标体系,通过综合运用网络分析法和多类别距离判别法对灰色关联模型中的输入端和输出端进行研究,建立了煤与瓦斯突出多指标耦合预测模型.该模型基于对煤与瓦斯突出瓦斯地质因素的综合分析,计算预测指标权重,划分煤与瓦斯突出可能性等级,建立了对突出可能性进行判别的2个判别式.以平煤八矿为例应用该模型对8组预测样本进行了煤与瓦斯突出可能性判断,预测结果与实际符合,为矿井煤与瓦斯突出防治提供了技术支撑,证明了煤与瓦斯突出多指标耦合预测模型的准确性和适用性

从区块链的设计和需求出发，阐明了区块链技术中的基本概念与特征及其基础架构；其次，以比特币为例详细介绍了区块链中各种机制，包括：区块结构与防篡改机制、交易结构与脚本语言、交易人员身份鉴别机制以及网络高效交易传播机制等；而且，按照证明类、拜占庭类、传统共识类及混合共识类等类型，详细描述了当前几种主流的区块链共识算法；此外，对智能合约的概念、组织结构及模块关系以及执行方式与过程进行了讨论；最后，对区块链面临的主要安全挑战进行了总结，从而达到系统地把握区块链技术发展和趋势的目的